Spark+Echarts构建互联网行业数据大屏分析源码解析

资源摘要信息: "基于spark+echarts实现的互联网行业数据大屏分析源码+项目说明.zip" 1. 互联网行业数据分析 - 描述了一个涉及互联网行业数据进行分析的项目，该项目从互联网招聘平台前程无忧收集数据，并使用数据可视化工具echarts展示分析结果。 - 分析的数据主要涉及不同城市的互联网行业招聘岗位信息，通过数据分析，能够为用户提供关于互联网行业就业趋势和市场情况的直观视图。 2. 数据源和数据收集 - 数据源包括前程无忧招聘网站提供的岗位信息，以及使用百度地图API获取的城市中心坐标。 - 使用爬虫程序crawler/cityInfo.py爬取前程无忧网站的各个城市编号信息，爬取的岗位关键字保存在data/job.csv中。 - 爬虫程序crawler/qcwy.py负责获取前程无忧网站上的岗位数据，并将结果保存至/data/data.csv。 3. 数据分析过程 - 数据分析基于Apache Spark平台进行，利用其强大的数据处理和分析能力。 - 分析过程中涉及的数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，保证了数据的可靠性和高效处理。 - 分析环境使用Jupyter Notebook，它支持数据探索、可视化和编程，便于进行数据分析和实验。 - 分析后的结果以JSON格式保存至data/目录下。由于前端技术的限制，JSON文件不能直接被JavaScript读取，因此在前端导入前对JSON文件进行了处理，将头部加入window变量，从而能够被JavaScript读取和利用。 4. 数据可视化与展示 - 使用echarts作为数据可视化的工具，echarts是百度开源的一个数据可视化库，支持丰富的图表类型，适用于数据大屏的制作。 - 项目中的数据大屏展示了通过数据分析得到的互联网行业相关数据的可视化结果，如行业趋势、岗位分布等。 5. 技术栈相关知识 - Apache Spark：一款开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。它的核心概念包括弹性分布式数据集（RDD）、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算）。 - Hadoop分布式文件系统（HDFS）：Hadoop的一个核心组件，是一种分布式存储系统，用于存储大规模数据集。HDFS具有高容错性的特点，并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大数据集的存储。 - Jupyter Notebook：一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。 - Echarts：一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅地运行在PC和移动设备上，提供直观、生动、可交互、可高度定制的数据可视化图表。 6. 标签涉及的技术 - Spark：是整个项目数据分析的核心技术，支持大规模数据处理。 - Echarts：用于在Web端展示数据，为用户提供直观的可视化结果。 - 互联网：数据来源为互联网行业相关招聘网站，说明项目聚焦于互联网行业。 - 软件/插件：由于项目中使用了多种软件和插件，如Spark、Hadoop、Jupyter Notebook和Echarts，这些都是在数据处理、分析和可视化过程中所必需的工具。 7. 文件名称列表 - 项目中的压缩包内包含名为"code"的文件，这可能是一个包含源代码的文件夹，用于存放爬虫程序、数据分析的Jupyter Notebook代码以及数据大屏的前端实现代码。 整个项目涵盖了从数据收集、分析到数据可视化的一系列技术操作，不仅展示了互联网行业的数据情况，也体现了利用现代大数据技术和可视化工具对复杂数据进行分析和展示的能力。